淘咖啡亮相吸眼球,但馬雲的無人超市可能要讓你失望了
淘咖啡亮相吸眼球,但馬雲的無人超市可能要讓你失望了

這兩天,馬雲的無人超市又吸引了一波眼球,惹來網路產業以及零售產業的一陣熱捧。

今年6月初,一家叫「繽果盒子」(BingoBox)的無人收銀便利店登陸上海,號稱全球第一款真正意義上的可規模化複製的24小時無人值守便利店。 7月3日,「繽果盒子」宣布完成超過1億元人民幣的A輪融資,領投方為GGV紀源資本,啟明創投、源碼資本、銀泰資本等機構跟投。

美國零售巨頭亞馬遜就曾在2016年推出過無人便利店AmazonGo,但仍局限在亞馬遜西雅圖總部供員工測試使用,不對外開發。創新工場曾宣布完成對F5未來商店的3,000萬元A+輪融資。娃哈哈也宣布要打造無人便利店。

繼共享經濟之後,披上AI外衣的無人超市專案或將成為下一個風口,今天我就基於馬雲的無人超市聊聊我的思考。

一、馬雲的無人超市到底是什麼?

沒錯,無人超市就是下面這家超市,看起來還挺高大上(高端、大氣、上檔次)的樣子呢。

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圖/ 阿里巴巴

第一次進店時,打開淘寶,掃門口的QR Code進店。一旦進入,全程無需再掏手機。

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圖/ 虎嗅網

進入後,發現裡面分成超市區和餐飲點單區。這兩個區域的結算方式略有不同。餐飲點單區,由於比較特殊,所以有服務員。

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圖/ 虎嗅網

當你點好後,你只要在螢幕下方站著,頭頂就會顯示取餐號碼和剩餘時間。如果已經做好,就會顯示:XX號,請取單。

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圖/ 虎嗅網

最後一步就是支付。當你拿著商品離開時,必須要經過兩道「結算門」。第一道門:感應你即將離店的信息,並自動開啟。第二道門:這才是最關鍵的一道門,當你走到第二道門之時,螢幕會顯示「商品正在識別中」,馬上再顯示「商品正在支付中」,自動扣款,大門開啟。

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圖/ 虎嗅網

防盜措施也做得不錯,工程師們做了一次內測,把多種「混水摸魚」的場景在店裡測試,例如把商品放進書包裡、塞進褲兜裡;多人擁擠在一個貨櫃前搶爆款;戴墨鏡;測試結果顯示,基本都能識別,並自動扣款。

二、無人超市真的會提高失業率嗎?

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圖/ 虎嗅網

無人超市專案給人第一感覺就是:線下我不需要這麼多員工了。那麼失業的人會越來越多,因此網絡上謾罵馬雲的也不在少數。

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圖/ 虎嗅網

但是,我們仔細來思考一下,無人超市真的會提高失業率嗎?

我們分析一下對超市人員的替代:

  • ①收銀:自助支付的上線替代了收銀員的工作職能,只要透過收銀處的機器掃一掃然後直接手機支付即可。

  • ②日常營運:比如貨品上架、補貨、貨品清點等等,這些都可以透過機器進行自動從倉庫調取,在存儲不足的情況下可以自動向總部預警進行調配。在硬體不完善的條件下,日常營運還需要大量的人力。

  • ③導購:可以透過貨品邊的機器自動講解,用戶可以透過觸控螢幕獲取產品信息等。傳統的便利店也可以使用電子導購,但是在關鍵的促銷活動、重點的產品推薦、特殊的產品體驗服務等方面,人工導購會比電子導購會更有更好的用戶體驗,除非機器人普及了。

  • ④物流:起碼在無人機普及之前,物流這塊基本離不開人。

  • ⑤其他服務:例如烘焙以及咖啡研磨,這個就別想著替代人了吧,就算替代,也會相當長時間。

首先,無人超市在很大程度上,會替代人群①的工作,但是替代會有限。

因為作為零售業的初級體力勞動者,不僅僅是包含收銀員,收銀員會根據實際情況隨時和人群②③④⑤進行調劑。

比如說大家看到的大部分大型超市,高峰期收銀處全部開放,而非高峰期的話,只開放1-2個收銀,其他人都會被安排去做日常營運的工作,小的便利店更不用說,收銀員兼顧會做促銷,補貨,清點產品等工作。因此如果在被更有效率的無人結算取代後,他們很大可能會被固定到他們本來就在工作的其他職缺。

其次,如果真的人工智慧普及,人群①②③④⑤也不可能全部被機器替代,在機器識別產品的時候,是存在一定的差錯率的,此時需要一定的人工干預。

據網易新聞報導,位於上海歐尚總部的「繽果盒子」曾多次出現機器識別錯誤問題。一名女士在購買盒裝王老吉涼茶時,系統將其中一盒識別成了瓶裝冰紅茶。另有一名男士在結帳時沒有註意到有一件商品未識別出,出門時就響起了警報。當他折返回去重新支付時,系統一直出現錯誤,已支付過的商品又會被重新計入總額中,另外如果出現高峰期,系統是否因超過負荷運作而導致系統紊亂等等,那麼出現這樣的問題,系統優化也不會100%保證零差錯率,最好有相關營運人員在場,能夠幫助用戶解決機器不能解決的問題。

最後,即便①②③④⑤人群都被人工智慧所替代,那麼也會衍生出一群其他職業,例如無人便利店的營運維護人員、保全人員、貨物失竊追討人員等等。

因此在一定程度上來說,就業方向會發生改變。而就業率是否會降低,我保留意見。在人工智慧被吹得神乎其神的時候,我一直有個疑問,假設這個世界上大部分工作都被機器人替代了,也就是說大部分人都失業了,這樣子大部分人都沒錢,那麼生產出來的產品賣給誰呢?那麼提高生產效率又有什麼意義呢?我們要提前進入共產主義社會了?更何況對於馬列關於科學社會主義的科學性我是一直持懷疑態度的。

我們再回到問題本身,無人超市的可行性到底有多大。因為一種商業模式對另外一種商業模式的顛覆,必然會遵從商業規律,商業規律的前提是透過提高效率降低商業成本。

而目前來說,便利店的成本大部分在租金,無人超市專案根本辦法解決租金的問題。而人力成本的上漲,完全是靈活可控,我賺得多,我多雇用點人,我賺得少,我就裁員。從目前的中國薪資結構看,無人超市以技術代替人工的方案並不能明顯降低超市的營運成本,甚至在技術不夠成熟的階段成本還會有提高。中國的人工成本實在太低了,無人售貨系統較為常見的都是人力成本很高的國家。

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圖/ 虎嗅網

目前無品牌的便利店,都是個人經營,即便很多連鎖便利店,很多都是加盟店形式加盟的,直營的佔比有限,很多老闆是直接加盟以後,自己或者老婆,或者招1-2個工讀生幫忙一起經營,招兩個小員工的成本一年也就在10萬人民幣左右。對於這群人來說,我只要有個支付寶/微信收付款提高效率就行了,你讓我省這10萬元人工費去整體重新改造,我改造成無人便利店,成本更加高。

而對於直營的連鎖型便利店來說,會更加注重用戶體驗,那麼在新增的營運維護成本,系統開發以及維護成本以及失竊成本等等方面,真的會比人力成本還低媽?

上週,芝麻信用在北京、杭州試驗了兩家無人超市,沒有收銀員,購物付款全部自助,真實付款率達到了82%,也就是說另外有18%的人沒付款,這失竊成本夠高的了,貌似零售的成本邏輯不能用金融的營收抵扣壞帳來類比或解釋吧。

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圖/ 虎嗅網

所以,即便無人超市專案力推條件下,各位便利店的經營者也會心理嘀咕一下,我改造一下到底值不值,是不是一勞永逸的結果,能不能提高利潤率?

曾經有人這樣調侃過無人超市專案——

在短期內,反而能增加中國的就業,大量失竊、大量補貨、物流業發展,安裝各種監控,監控產業發展,被競爭者惡意破壞,被屁孩砸玻璃,裝修產業發展,無人超市晚上成為流浪漢天堂,最後馬雲說:無人超市如果不能成功,那就算是我為社會公益做了點貢獻。

三、一點思考

從大佬們的構思出發,無人超市的確是宏偉藍圖佈局的一點。

首先,從整個網路產業發展的大趨勢來看,線上流量已經愈發昂貴,因此線上產品與線下的場景結合成為關鍵,從而創造線上線下和人連接一切。

其次,行動支付的發展,線下支付場景的拓寬,為其提供了硬體成本,降低了用戶教育成本。

最後,巨頭們不是為了做零售而做無人超市,無人超市作為巨頭們零售佈局的部分,關鍵還是在於數據的攫取,透過用戶零售數據,可以做很多文章,例如精準營銷,例如大數據徵信,而在數據領域創造的價值比所謂的零售毛利潤更高。

然而,用網路模式玩線下零售,任重而道遠,線下各位便利店的經營者的目光其實就在零售的毛利潤或者淨利潤上,如果人工智慧不能很好的解決他們經營的成本問題,他們對無人超市的改造的支持力度也不會很大,難道巨頭們把他們全部吃掉自己經營?

從整體上來說,中國的投資機構並不缺錢,而是缺好的專案,無人超市其實是一個可以給投資人講出動聽故事的好專案,如果熱錢湧入,八成也會出現共享單車般的現象和問題,經歷過陣痛之後,產業會洗牌,無人超市和目前傳統超市進行比較好的結合,人與機器會進行比較好的配合,提供更好的服務。

本文授權轉載自:虎嗅網

關鍵字: #馬雲 #新零售
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

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圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

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圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

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圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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